0 引言
2016年10月，推进“一带一路”建设工作领导小组办公室印发《中欧班列建设发展规划（2016—2020年）》（以下简称《规划》），全面部署今后5年中欧班列建设发展任务。这是中欧班列建设发展的首个顶层设计。《规划》提出要“着力完善国际贸易通道”“加强与沿线国家政府相关方面的合作”“充分发挥各方优势与潜能，努力实现互利共赢”[1]。作为中欧班列开行的深度参与者以及连通中欧的重要枢纽，白俄罗斯在中欧班列开行过程中扮演供给者和需求者的双重角色。一方面，中欧班列开行带来的国际贸易物流成本降低和周转效率提升，助力白俄罗斯实现经济持续增长和稳定发展；另一方面，中欧班列的开行为白俄罗斯带来了来自中国的优势产业和大规模的基础设施建设投资，推动其与其他国家和地区互联互通程度的提升和人民生活水平的提高。因此，全面掌握中欧铁路白俄罗斯这一重要节点的发展现状，分析其未来运输潜力和制约因素，对于促进贸易便利化，提升中欧班列的品牌影响力，实现新发展格局下我国供应链健康持续发展意义重大。
对于中欧班列铁路网络的运输潜力，国内学者开展了一系列深入研究。曹晶晶等[2]构建了时变随机前沿引力模型，研究“义新欧”中欧班列沿线国家的贸易潜力和贸易效率的影响因素，并提出完善与沿线国家之间的政策沟通机制，重点开拓贸易潜力较大且贸易额较低的欧洲市场，完善班列海外线路布局和海外仓建设的政策性建议。陈虎林[3]对兰州枢纽节点开行中欧班列的现状及发展潜力进行了深入分析，并提出将兰州打造成为中欧班列的关键通道节点、中欧班列的中转集疏枢纽，建设中欧班列的物流商贸交易平台，并提供智慧管理服务，以促进中欧班列运营和发展的建设策略。刘峻瑜等[4]以城市常住人口增长率、批发零售额增长率和对外贸易额增长率等3个指标评价欧洲端节点城市的发展潜力，据此对中欧铁路网集散枢纽选址方案进行决策。冯乾彬等[5]建立随机前沿引力模型分析中国与中欧班列沿线26个国家的贸易潜力，发现中欧班列的开通使沿线国家的预期贸易量增长空间达到16.70%~45.24%，对进口贸易的促进效应大于出口贸易，并基于研究结果提出增加中欧班列开行对数以及加大对中欧班列沿线国家基础设施投资和贸易支持的建议。李光芹[6]从口岸设施环境、海关环境、制度环境等6个维度综合测算中欧班列沿线国家的贸易潜力，提出参与沿线国家基础设施共建，建立统一的对中欧班列的管理和调度机制，加速推动我国与沿线国家合作，从而促进我国出口增长的建议。Gasparik等[7]利用重力模型研究了铁路沿线地区人口、站点的可用性与交通线路长度之间的关系，构建了铁路运输潜力估计模型，实现对铁路基础设施列车通过能力的调整。Panova[8]系统分析了西伯利亚铁路既有运输组织模式，认为远东铁路的远东段是制约集装箱运输的瓶颈区段，提出通过改善远东铁路与远东海港之间的合作提升经济效益和环境效益的建议。
总体而言，在理论层面，既有研究在分析中欧铁路网潜力时，侧重对国内端和欧洲端等起始终到节点的宏观经济水平、区位条件等发展情况的定性分析，尚未充分挖掘中欧班列及其沿线国家铁路宏观运营指标的时序特征，也并未从发展的视角研究中途节点未来对中欧班列开行的影响并剖析其可能存在的发展瓶颈；在技术层面，既有研究对于节点运输潜力的量化分析主要采用的是引力模型[9⇓-11]，而该模型需要预先为铁路货运量和经济指标设定具体的函数形式，因此评估结果的客观性和准确性不够高。因此，本文首先分析白俄罗斯铁路节点在中欧铁路网中的重要性，然后基于2010—2020年白俄罗斯铁路实际运营数据、载运工具保有量以及线路设施设备配置等投入产出时序数据（受数据获取限制，为保证本研究结论的科学性和时效性，运用时间序列预测模型，在保障模型预测精度有效性的条件下，通过输入历史数据完善并补足后续2021—2024年期间白俄罗斯铁路供给侧数据），借助数据包络分析法，通过分析历年铁路最优投入产出方案，评估白俄罗斯铁路运输潜力，并基于其时变特征以及供需差异对比提出对策建议，以保障中欧班列高水平运行，推动高质量共建“一带一路”不断走深走实。
1 研究方法
本文将通过对数据本身及其演化趋势的挖掘来分析白俄罗斯铁路的实际运行情况，综合运用统计分析方法和数据包络法对白俄罗斯铁路的发展潜力进行评估。
本文从投入和产出两个维度划分宏观运营指标。投入指标是对铁路系统的投资和资源配置情况的衡量，该指标可以用于评估铁路基础设施和服务的发展情况，以及政府和企业对铁路系统的支持程度，具体包括铁路货运车辆拥有量、机车拥有量、铁路线路运营里程等指标。产出指标通常用于衡量铁路运输系统的效率和运营水平，直接反映铁路系统的实际经济效益，具体包括货运量、货运周转量、过境运输量和进口运输量等指标。
数据包络分析方法（Data Envelopment Analysis, DEA）是根据多项产出指标和投入指标，利用线性规划的方法，对具有可比性的同类型单位进行相对有效性评价的一种数量分析方法。本文使用DEA中的BCC投入导向模型，通过比较各个决策单元之间的相对效率来评价单元的表现变化，不依赖引力模型等方法中事先确定的权重或者假设的函数形式。本研究将2010—2020年历年的铁路运营数据集合为11个决策单元，对单元的投入与产出之间的关系进行比较并构建效率前沿，任何位于效率前沿内部的决策单元都被认为是有效率的，而位于效率前沿之外的决策单元则被认为存在改进空间，由此计算单元相对效率得分。最终，根据相对效率得分，可以确定每个决策单元在各年份的效率水平。
2 白俄罗斯铁路节点运营现状和时变特征
2.1 白俄罗斯铁路节点运营现状
1）白俄罗斯区位条件
白俄罗斯节点位于中欧铁路西通道，与俄罗斯、乌克兰、波兰、立陶宛和拉脱维亚等5个“一带一路”沿线国家的铁路及7条欧洲铁路干线衔接，是保障我国与欧洲和亚洲其他国家间国际物流供应链畅通的关键。自2011年中欧班列开行以来，作为我国的全天候全面战略伙伴关系国家和“一带一路”重要贸易伙伴，白俄罗斯承接了大量来自我国的中欧班列直达线（苏州—布列斯特、石家庄—明斯克等）和中转线（重庆—杜伊斯堡、武汉—汉堡、义乌—马德里等）。如图1所示，2010—2023年我国与白俄罗斯进出口贸易额稳步增长，截至2023年12月，进出口贸易总额由2010年的127 171万美元增长到844 334万美元，且增速仍在不断提高。
2）白俄罗斯铁路公司运输生产现状
白俄罗斯铁路由国有企业白俄罗斯共和国国家公共铁路货运公司（简称“白俄罗斯铁路公司”）运营管理。截至2020年12月，白俄罗斯境内铁路运营里程为5 453.5公里，路网中有378个独立的铁路车站。2010—2020年，白俄罗斯铁路的年货运总周转量在40 783~52 537千吨·公里范围内波动（如图2所示），峰值出现在2018年，较2010年增长了13.8%。2020年，受出口贸易额和进口贸易额增长（分别增长5.1%和5.8%）的影响，白俄罗斯铁路货运周转量相较于2015年增长了4%。
2010—2020年，白俄罗斯铁路货运量的变化呈现较大波动（见图3），货运量最高值出现在2018年（157 162千吨），货运量最低值出现在2020年（124 955千吨，与新冠疫情的影响有关）。相对于货运量的变化，货物平均运输距离在2015年后呈现总体稳定增长趋势，最小平均运距为2015年的310公里，最大平均运距为2020年的339公里。
2.2 白俄罗斯铁路设施设备配置情况
1）机车使用情况
截至2020年底，白俄罗斯铁路公司拥有各用途机车总共757台，其中包括660台内燃机车、97台电力机车。由于白俄罗斯铁路电气化程度较低，货运机车构成以内燃机车为主，但其份额因近年来白俄罗斯铁路线路电气化建设的推进而降低。截至2020年，电力机车在白俄罗斯铁路货运用途机车总量中的占比达到33.9％，而2010年这一占比仅为19.8%（如图4所示）。
下面进一步分析2010—2020年白俄罗斯铁路机车的运行效率。机车的日均生产率取决于研究时段机车运行总数和货运周转量。图5反映了2010—2020年白俄罗斯铁路机车日均生产率的动态变化情况。可以看出，机车日均生产率的最大值出现在2015年和2018年，最小值出现在2012年。2014年，由于车流组织策略的优化和机车性能的提升，机车日均生产率相比2013年提高了10%以上。
2）货运车辆使用情况
如图6所示，截至2020年底，白俄罗斯铁路货运车辆拥有量从2010年的26 947辆增加到27 584辆（增加了637辆）。与2010年相比，2020年铁路货运车辆需求量增加了593辆，增长了2%，与车辆拥有量的增长趋势相似。两项指标对比可以看出，2011—2016年货运车辆拥有量高于需求量；从2017年开始，需求量超过了拥有量，说明既有铁路货运车辆已无法满足货物装载需求，出现了运力资源短缺的情况。
下面进一步分析2010—2020年车辆空载和装载运行的比例及不同作业情况下的车辆平均周转时间，如图7和图8所示。从图7可以看出，总体而言，2010—2020年空载运行状态下的货运车辆比装载状态下的多（2016年空载车辆的占比超出装载车辆约26个百分点），仅2018年例外，当年空载运行状态下的货运车辆比例为49.02%，略低于装载状态下的货运车辆比例。2017—2020年4年间车辆装载运行比例均值相比2010—2016年的均值提高了14.6%。从图8可以看出，2016—2020年5年间白俄罗斯境内货运作业车辆的年平均周转时间比2010—2015年6年间的年平均周转时间减少了2.4%。这些变化可能是白俄罗斯铁路公司优化境内周转货物货运装载方案和车流组织策略带来的。但对于其他模式的货运作业，比如在白俄罗斯中转的货运列车，车辆平均周转时间并未缩短。结合图2所示不同类型货运周转量数据，可以发现自2018年起，过境和出口类的铁路货运周转量开始出现不同程度的下降。图6所示历年货运车辆需求量变化情况，则反映了在现有资源配置和运输组织模式下，白俄罗斯铁路对当前中欧班列等过境长途货运列车的集散能力有待提升。
3）铁路线路技术设备配置和通过能力
根据《规划》公布的中欧铁路网络图，白俄罗斯线网的接入部分主要为布列斯特至克拉斯诺耶干线铁路，该段全长600.8公里，采用双向运行径路，沿线所有站点和轨道全部配备电动道岔和信号的电气集中控制设备。该线路于2018年11月被欧盟纳入其跨欧洲运输网络（TEN-T）[12]，用以提高该通道与中亚各国间的联通性。
布列斯特至克拉斯诺耶线路的各区间通过能力如图9所示。截至2020年，线路通行能力为153对列车，能够完全满足货运列车的最大通过能力（25对列车）需要，且仍具有45对货运列车的通过能力富余。通过能力储备（现行通过能力-通过能力需求）较小的铁路区段为：斯莫列维奇—明斯克区段，通过能力储备为31对列车；鲍里索夫—斯莫列维奇区段，为39对列车；波米斯利奇—斯托尔布齐区段，为40对列车。进一步从时间维度分析，图10为2010—2020年布列斯特—克拉斯诺耶线路各区段货运列车日均开行数量统计。从图10可以看出，布列斯特—克拉斯诺耶区段表现出两个趋势：①2010—2015年，铁路货运列车的运营负荷下降（2015年，克拉斯诺耶—奥尔沙区段货运列车日平均开行对数相比2010年减少30％，同时期奥尔沙—明斯克区段减少36％，明斯克—巴拉诺维奇区段减少12.5％，巴拉诺维奇—布列斯特区段减少28％）；②从2015年开始，由于白俄罗斯境内货运需求量增加以及从这一年开始中欧班列开行对数快速增加（2015年总开行列车对数为815对，2016年为1 702对，此后每年开行对数以超过50%的速度增长），导致所有铁路区段的货运列车开行对数增长。相比开行对数处于最低点的2015年，2020年4个区间的货运列车开行对数涨幅在56%~100%不等。在2015—2020年的6年间，所有区段中，巴拉诺维奇—布列斯特区段的运营负荷涨幅最高（100%），同时该区段货运列车通过能力储备也较高（74.7%），能够保障不断增长的货运列车通行需求。反观奥尔沙—明斯克区段，虽然在2010—2020年未表现出持续增长趋势，但货运列车通过能力储备在整条线路中处于最低水平（为55.4%），因此，随着中欧班列开行对数的继续增长，该区段预计将成为西通道瓶颈。
3 白俄罗斯节点铁路运输潜力演化分析
3.1 白俄罗斯铁路运营指标短期预测
本节将基于2010—2020年白俄罗斯铁路公司统计数据，运用自回归差分移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model, ARIMA）对2021—2024年的数据进行短期预测，实现对白俄罗斯铁路供给侧指标的补充，进而分析白俄罗斯铁路短期内的运营指标和中欧班列开行需求侧数据时序变化特征。
ARIMA（p, d, q）模型表达式如式（1）所示：
式（1）中： 为序列的时间节点； 分别为模型的自回归阶数和移动平均阶数；Xt为t时刻对应的历史数据值； 为用于预测第 个时序数据的噪声输入； 为第p个步长的历史数据的系数，用于刻画不同时段的历史数据与未来预测值的相关性。
为保证预测的准确性，本研究依据最小赤池信息准则（Akaike Information Criterion, AIC）和贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion, BIC）确定模型参数，选择ARIMA(10, 1, 10)作为运营指标的短期预测模型。得到的模型Ljung-Box Q检验统计量中， 值普遍大于0.1，历史数据之间的非自相关关系由此得到证实，模型预测结果的准确性得到进一步验证。2021—2024年的供给侧指标预测结果如表1所示。
表1 2021—2024年白俄罗斯铁路供给侧指标预测值 |
| 年份 | 货运量 /千吨 | 货运 周转量 /（千吨· 公里） | 过境 运输量 /千吨 | 进口 运输量 /千吨 | 货运 车辆 拥有量 /辆 | 机车 拥有量 /台 | 运营 里程 /公里 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2021 | 116 125 | 41 680 | 13 035 | 13 889 | 28 729 | 162 | 5 448 |
| 2022 | 109 228 | 41 360 | 12 430 | 14 425 | 28 901 | 145 | 5 451 |
| 2023 | 102 892 | 41 333 | 11 361 | 16 284 | 29 205 | 151 | 5 448 |
| 2024 | 100 140 | 42 975 | 12 834 | 14 024 | 28 827 | 170 | 5 444 |
从表1中可以看到，产出指标方面，白俄罗斯铁路货运量、货运周转量等指标在2021—2023年出现小幅下降，货运周转量和过境运输量在2024年出现回升，而进口运输量于2023年达到最大值16 284千吨，于2024年降低到14 024千吨。投入指标方面，货运车辆拥有量在2021—2024年的前3年呈持续增长趋势，2024年略有回落，但相比2020年仍增加了45%。机车拥有量在2022年经历下降后于2023—2024年期间快速增长，而运营里程指标的变化与之相反。该变化趋势反映出相比对铁路线路设施的改造建设，白俄罗斯铁路建设更侧重于发展铁路货运载运工具设备。
3.2 白俄罗斯铁路运输潜力测算
表2 有效性分析结果 |
| 年份 | 技术效益TE | 规模效益SE | 综合效益OE | 有效性 |
|---|---|---|---|---|
| 2010 | 0.999 | 0.948 | 0.947 | 非DEA有效 |
| 2011 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | DEA强有效 |
| 2012 | 0.999 | 0.981 | 0.981 | 非DEA有效 |
| 2013 | 0.997 | 0.917 | 0.914 | 非DEA有效 |
| 2014 | 0.997 | 0.940 | 0.938 | 非DEA有效 |
| 2015 | 0.997 | 0.977 | 0.974 | 非DEA有效 |
| 2016 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | DEA强有效 |
| 2017 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | DEA强有效 |
| 2018 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | DEA强有效 |
| 2019 | 0.999 | 0.971 | 0.970 | 非DEA有效 |
| 2020 | 1.000 | 0.913 | 0.913 | 非DEA有效 |
| 2021 | 1.000 | 0.930 | 0.930 | 非DEA有效 |
| 2022 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | DEA强有效 |
| 2023 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | DEA强有效 |
| 2024 | 1.000 | 0.922 | 0.922 | 非DEA有效 |
表3 规模报酬分析结果 |
| 年份 | 规模报酬系数 | 类型 | 年份 | 规模报酬系数 | 类型 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2010 | 0.943 | 规模报酬递增 | 2018 | 1.000 | 规模报酬不变 |
| 2011 | 1.000 | 规模报酬不变 | 2019 | 0.970 | 规模报酬递增 |
| 2012 | 0.981 | 规模报酬递增 | 2020 | 0.865 | 规模报酬递增 |
| 2013 | 0.891 | 规模报酬递增 | 2021 | 0.919 | 规模报酬递增 |
| 2014 | 0.900 | 规模报酬递增 | 2022 | 1.000 | 规模报酬不变 |
| 2015 | 0.836 | 规模报酬递增 | 2023 | 1.000 | 规模报酬不变 |
| 2016 | 1.000 | 规模报酬不变 | 2024 | 0.920 | 规模报酬递增 |
| 2017 | 1.000 | 规模报酬不变 |
表4 投入冗余分析结果 |
| 年份 | 松弛变量S-分析 | 投入冗余率 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 货运车辆拥有量 | 机车拥有量 | 铁路运营里程 | 汇总 | 货运车辆数量 | 机车数量 | 铁路运营里程 | |
| 2010 | 139.307 | 0 | 47.911 | 187.219 | 0.005 | 0 | 0.009 |
| 2011 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2012 | 4 719.430 | 21.469 | 0 | 4 740.899 | 0.149 | 0.098 | 0 |
| 2013 | 5 480.255 | 0 | 135.154 | 5 615.409 | 0.170 | 0 | 0.025 |
| 2014 | 5 908.273 | 0 | 217.122 | 6 125.395 | 0.184 | 0 | 0.040 |
| 2015 | 7 198.333 | 0 | 762.659 | 7 960.991 | 0.236 | 0 | 0.139 |
| 2016 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2017 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2018 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2019 | 1 487.300 | 0 | 0 | 1 487.300 | 0.052 | 0 | 0 |
| 2020 | 1 587.492 | 0 | 258.259 | 1 845.751 | 0.058 | 0 | 0.047 |
| 2021 | 805.917 | 0 | 54.965 | 860.882 | 0.028 | 0 | 0 |
| 2022 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2023 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2024 | 849.073 | 0 | 0 | 849.073 | 0.029 | 0 | 0 |
表2反映了每个决策单元（Decision Making Units, DMU）的相对效率，即白俄罗斯铁路每年的投入与产出比。可以看出，除2011年、2016年、2017年、2018年、2022年、2023年这6个年份外，其余年份的DMU均为非DEA有效，即投入产出相对效率较低，且15年间效益近似呈周期性波动。
进一步地，通过表3分析导致投入产出比低的因素，发现：DEA强有效对应的年份其规模报酬达到最优，即规模报酬固定；而以2010年为代表的非DEA有效年份，规模报酬系数均小于1，出现规模报酬递增；由于2016年白俄罗斯采取了一定的运输组织优化策略，2016—2024年有超过半数的年份达到规模报酬不变，证明了改进措施的有效性。考虑到研究期内并未出现规模报酬递减现象，说明投入规模是当前限制运输潜力的主要因素，需要加大对铁路的投入规模才能进一步提高投入产出比。这里所说的投入包括载运工具和线路建设设施设备的购入以及远期规划建设投资。
针对非DEA有效的DMU（规模报酬系数不为1的年份），进一步分析各类型投入的冗余情况（即减少多少投入可达到目标效率）。如表4所示，松弛变量S-即为投入冗余量。分析表4中的数据可以发现：白俄罗斯铁路过去注重对增加货运车辆拥有量的投入，在2010—2024年有9年产生了投入冗余，其中货运车辆的冗余量最高，平均占到总冗余的91%左右，而对于机车数量和铁路运营里程的投入，即使在非DEA有效年份也并未出现严重的投入冗余问题（松弛变量S-等于0）。这反映了当下白俄罗斯铁路资源投入的不均衡。从投入冗余率指标（即投入冗余量与投入总量的比值）看，货运车辆的投入冗余率最高，平均达到10.2%，虽然在2016年后这一情况得到改善，但预计2024年白俄罗斯铁路在货运车辆的投入冗余率仍将达到2.9%。而2022年后，机车数量和铁路运营里程两项指标的冗余均为0。综上所述，未来在增加整体投入的基础上，有必要侧重货运机车和线路相关设施设备方面。
各DMU产出不足情况如图11所示。可以看出，货运周转量和进口运输量产出不足的情况已得到缓解，在总产出不足中的占比不断降低，2016年后逐渐趋于0，未显现增长趋势，预期2024年仅占产出不足总额的0%和1.4%。过境运输量由于受境外货源地供给不稳定的影响，研究期内其产出不足指标呈现波动，在非DEA有效DMU中其平均水平低于货运周转量和进口运输量。但随着2016年后货运周转量和进口运输量的降低以及过境运输量的增加，当前过境运输量产出不足情况已仅次于货运量。通过预测发现，2024年货运量的产出不足出现激增，剔除进口和过境运输带来的影响，说明导致产出不足的因素来自白俄罗斯国内货运量的变化。结合前文分析，2024年白俄罗斯铁路的货运量降低但货运周转量增加，归因于长距离货物运输需求的增加，带来货运车辆运行数量和机车运行周期的增长。当前白俄罗斯铁路运力资源缺乏，无法充分满足货物运输需求，导致产出不足，因此加大对运力资源的投入力度能够极大提 高白俄罗斯节点的产出效率，以有效弥补21 454.694千吨的货运量产出不足，实现货运量产出率超20%的提升。
进一步从需求侧分析白俄罗斯铁路对于中欧班列的通行保障能力。如表5所示，预测结果表明，未来我国中欧班列各方向的开行列车数量将稳步提升，预计2024年将达到29 087列。同时，基于已公布的班列开行方案中途经或到达白俄罗斯方案在总体方案中的比例，预测得到日开行对数。可以看到，相比2020年日均开行15对，2024年预计将达到34对，涨幅55.9%。这一增长趋势对布列斯特—克拉斯诺耶段铁路通过能力构成挑战，预计将于2026年超过斯莫列维奇—明斯克瓶颈区段的货运列车通过能力。因此，对白俄罗斯铁路主通道的改造建设与货运组织效率的提升势在必行。
表5 2021—2024年我国中欧班列主通道运输需求侧开行指标预测值 |
| 年份 | 全年开行 列数/列 | 日均开行 对数/对 | 途经或到达白俄罗斯日预计开行对数/对 |
|---|---|---|---|
| 2021 | 15 973 | 44 | 19 |
| 2022 | 19 997 | 55 | 24 |
| 2023 | 24 555 | 67 | 29 |
| 2024 | 29 087 | 80 | 34 |
4 推进中欧铁路运输高质量发展的对策建议
4.1 存在的问题
1）运力资源配置与节点重要性不协调
随着“一带一路”建设的持续推进，中欧铁路规划通道不断完善，作为西通道连接欧洲的必经节点，白俄罗斯铁路在中欧铁路网络中的重要性逐渐凸显，过境和进口这两种类型的货物运输组织将在白俄罗斯货运作业结构中占主体，且二者的总量逐年提高。但当前白俄罗斯铁路存在线路电气化程度低、货运车辆与机车运力资源不足等问题，无法有效应对中欧班列带来的大量货流。
2）路网通过能力与中欧班列开行需求不匹配
随着当前中欧班列开行对数的快速提升，白俄罗斯承担了大量过境和直达货物列车的运输组织工作，然而其交通基础设施和配套服务不完善、对铁路运力资源的投入力度不强以及当前由于跨欧洲运输网络导致欧洲前往中亚的过境货运需求占据了大量干线通过能力等因素，导致其无法有效满足中欧班列开行数量和运量增长的迫切需要，将成为未来制约中欧班列高质量发展的瓶颈。
3）铁路货运组织策略不适用于中欧班列
白俄罗斯在过去十多年已采取诸多优化措施提升货运组织效率，有效提高了货运车辆周转和生产效率，但更多侧重于境内货物运输组织的优化，其编组方案、车辆周转方案、货物装卸策略等尚无法适用于中欧班列这类长距离、大编组的过境列车，若不有效解决这一问题，可能会限制中欧班列的运行频率和运输容量，导致货物滞留、损失等问题，影响相关企业的生产和供应链的稳定。
4.2 对策建议
1）积极推动白俄罗斯铁路建设投资，促进铁路点线能力的匹配衔接
持续深化我国与白俄罗斯在铁路建设领域的合作，增大资金和技术投入力度，特别是面向关键干线区段的铁路基础设施建设，以实现白俄罗斯铁路线货运列车通过能力与未来中欧班列开行增长需求的充分匹配。依托中欧铁路主通道网络，推动电气化铁路、自动化控制系统等现代化技术在白俄罗斯铁路系统中的应用。在载运工具方面，引进我国先进的货运车辆及机车管理系统和基于北斗定位技术的追踪系统，提升白俄罗斯铁路货运作业硬件设施对中欧班列的适应性，为中欧班列货运全过程的安全和高效运行提供有力的技术保障。全面提升铁路节点的互联互通水平，加强明斯克、布列斯特等重要枢纽和关键节点的电气化建设和改造，实现线路列车通过能力与节点集散能力的合理匹配。
2）深化与白俄罗斯铁路公司的专业协作，提升货运组织效率
围绕中欧班列货运全流程，尤其面向长距离、大编组的货运列车的运输组织，应建立有效的信息共享机制，强化运输、通关、结算等货运作业环节的国际高效对接，提高中欧班列在东欧的通关便利性，确保中欧班列货流物流链畅通。通过在白俄罗斯引入我国先进的铁路货运管理系统和货运组织经验，创新面向中欧班列开行的运输服务模式，加强中欧班列全链条信息化运作和追溯管理。扩大铁路专业人才交流与培训，帮助提升白俄罗斯铁路员工的专业化、标准化工作水平。
3）加大班列组织力度，保障货流供应
在需求侧，我国应继续扩大班列开行规模，贯彻落实面向国内企业和沿线合作国家的相关物流运输优惠政策和支持措施，鼓励国内先进制造业物流供应链与中欧班列充分对接，促进中欧班列货流供应稳定增长，保障班列的货流来源和国内供应链的安全稳定，以强化中欧班列在白俄罗斯干线铁路货运结构中的主导性，加快构建国际物流新发展格局。
4）建立统一互认的货运规则，完善多主体管理协调机制
加快与白俄罗斯共同制定统一互认的货运运输标准和操作程序，缩短过境班列周转时间。充分发挥驻外使领馆与白俄罗斯政府的沟通协调作用，与白俄罗斯共建跨境货运中心，实现信息层面的高度共享，增强政策透明度和公开性，增进白俄罗斯政府对中欧班列开行的理解和支持。
5 结束语
本文基于2010—2020年白俄罗斯铁路实际统计数据，从运营现状、机车车辆运行情况、线路设施设备配置等方面对白俄罗斯铁路货物运输发展态势进行了分析，并将投入和产出作为数据包络分析的输入，基于历年铁路系统的投入冗余和产出不足情况以及时序特征，提出其未来铁路运营发展对策，最后从我国中欧班列开行视角提出促进白俄罗斯铁路发展的政策性建议。受限于目前数据的可获取性，针对白俄罗斯以及其他中欧班列沿线国家更长时序的潜力分析仍有待完善。未来将在进一步调研中欧班列及其沿线国家的基础上，对中欧班列的发展趋势和联动沿线国家的发展新格局进行深入研究。